In
Mittwoch, 13.09.23 / 19:00-21:00 / Claudiusstraße 1, Raum 151
teaching & learning draft - Entwurfsmuster
Neuartiges Lehrkonzept für Machine Learning mit Industrial IoT-Plattform
Fabian Gerz (Technische Hochschule Köln, Deutschland), Mohieddine Jelali (Technische Hochschule Köln, Deutschland)
Machine Learning, IIoT-Plattform, Praxisbezug, Blended Learning, Motivation

In diesem Entwurfsmuster wird ein Lehrkonzept vorgeschlagen, welches primär die Einbindung einer IIoT-Plattform in die Lehre, sowie dessen spezifische Rahmenbedingungen beschreibt. Das Ziel ist die Symbiose zwischen theoretischer Wissensvermittlung und praxisnaher Anwendung im Fachbereich Künstliche Intelligenz/ Machine Learning.

Was verstehen wir eigentlich unter "Digital Skills" und welche davon fördern wir bereits?

Lehrenden fällt es oft nicht leicht „Platz“ für den Erwerb sogenannter Digital Skills zu machen. Umso wichtiger scheint es, die eigene Lehre regelmäßig zu reflektieren. Doch was verstehen wir eigentlich unter Digital und Future Skills und wie wie lassen sich facheigene Inhalte mit der Förderung digitaler Kompetenzen am besten verbinden?

Mathe trifft auf Meditation – Wie können Future Skills integrativ in quantitativen Modulen gefördert werden?

Das Konzept beschreibt einen integrativen Ansatz, indem Future Skills eng verzahnt mit fachlichen Inhalten in einem Wechsel von asynchronen und synchronen Lernphasen verknüpft werden. Für die Selbstlernphasen der Future Skills wurden von der Hochschule Kempten interaktive Lehrvideos bereitgestellt, die in den synchronen Phasen vertieft wurden.

Neuartiges Lehrkonzept für Machine Learning mit Industrial IoT-Plattform

In diesem Entwurfsmuster wird ein Lehrkonzept vorgeschlagen, welches primär die Einbindung einer IIoT-Plattform in die Lehre, sowie dessen spezifische Rahmenbedingungen beschreibt. Das Ziel ist die Symbiose zwischen theoretischer Wissensvermittlung und praxisnaher Anwendung im Fachbereich Künstliche Intelligenz/ Machine Learning.